基于SpringBoot和Vue的共享单车管理系统【Java毕设、Java毕设必备、springboot实战项目、vue项目、Java最新毕业项目、毕设、课设】

💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目

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基于SpringBoot和Vue的共享单车管理系统介绍

本系统《基于SpringBoot和Vue的共享单车管理系统》是一个采用经典B/S架构、功能完备的毕业设计项目，后端核心使用Java语言并依托SpringBoot（整合Spring、SpringMVC、Mybatis）框架进行高效开发，前端则采用现代化的Vue.js框架配合Element-UI组件库构建出交互流畅、界面美观的管理平台，数据持久化由MySQL数据库实现。系统主要面向共享单车运营中的四类用户角色：普通用户、运营员、调度员和监管员，实现了单车全生命周期管理。普通用户可进行查看单车信息、骑行、归还、故障上报、违规申诉等核心操作；运营员负责单车信息的录入与维护、公告发布及系统基础数据管理；调度员则基于平台提供的单车位置与状态信息，高效执行单车调度任务，优化区域车辆分布；监管员则负责监督整个运营流程，处理用户提交的违规记录与申诉请求，确保运营公平有序。系统功能模块覆盖全面，从个人中心、权限管理到单车信息、骑行记录、故障上报、调度管理、停车区域规划及系统后台的轮播图与公告管理，形成了一个逻辑严密的管理闭环，不仅清晰地展示了SpringBoot与Vue前后端分离的开发模式，更通过一个贴近实际应用的业务场景，为计算机专业学生提供了一个技术栈主流、业务逻辑完整、文档资料齐全的优秀毕设实践范例。

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基于SpringBoot和Vue的共享单车管理系统代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
import pyspark.sql.functions as F
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd

# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("BikeSharingAnalysis") \
    .config("spark.sql.adaptive.enabled", "true") \
    .getOrCreate()

# 功能1: 骑行记录分析 - 计算每日每辆单车的平均骑行时长和次数
def analyze_ride_records():
    # 模拟从MySQL读取骑行记录数据
    ride_schema = StructType([
        StructField("bike_id", IntegerType(), True),
        StructField("user_id", IntegerType(), True),
        StructField("start_time", TimestampType(), True),
        StructField("end_time", TimestampType(), True),
        StructField("distance", DoubleType(), True)
    ])
    ride_df = spark.createDataFrame([
        (1, 101, datetime(2023, 10, 1, 8, 0), datetime(2023, 10, 1, 8, 30), 3.5),
        (1, 102, datetime(2023, 10, 1, 9, 0), datetime(2023, 10, 1, 9, 25), 2.8),
        (2, 103, datetime(2023, 10, 1, 10, 0), datetime(2023, 10, 1, 10, 40), 4.2),
        (2, 104, datetime(2023, 10, 2, 8, 0), datetime(2023, 10, 2, 8, 35), 3.1),
        (3, 105, datetime(2023, 10, 2, 9, 0), datetime(2023, 10, 2, 9, 20), 2.5)
    ], schema=ride_schema)
    ride_analysis = ride_df.withColumn("ride_date", F.to_date("start_time")) \
        .withColumn("ride_duration_minutes", (F.unix_timestamp("end_time") - F.unix_timestamp("start_time")) / 60) \
        .groupBy("bike_id", "ride_date") \
        .agg(F.avg("ride_duration_minutes").alias("avg_duration"), 
             F.count("user_id").alias("ride_count"),
             F.sum("distance").alias("total_distance")) \
        .orderBy("bike_id", "ride_date")
    ride_analysis.show()
    return ride_analysis

# 功能2: 单车使用频率热力图生成 - 基于骑行记录的起始位置计算区域热度
def generate_bike_heatmap():
    # 模拟骑行记录包含经纬度信息
    location_schema = StructType([
        StructField("bike_id", IntegerType(), True),
        StructField("start_lat", DoubleType(), True),
        StructField("start_lng", DoubleType(), True),
        StructField("end_lat", DoubleType(), True),
        StructField("end_lng", DoubleType(), True),
        StructField("start_time", TimestampType(), True)
    ])
    location_df = spark.createDataFrame([
        (1, 39.9042, 116.4074, 39.9083, 116.3975, datetime(2023, 10, 1, 8, 0)),
        (2, 39.9042, 116.4074, 39.9112, 116.4013, datetime(2023, 10, 1, 9, 0)),
        (1, 39.9083, 116.3975, 39.9042, 116.4074, datetime(2023, 10, 1, 10, 0)),
        (3, 39.9112, 116.4013, 39.9083, 116.3975, datetime(2023, 10, 1, 11, 0)),
        (2, 39.9042, 116.4074, 39.9112, 116.4013, datetime(2023, 10, 1, 12, 0))
    ], schema=location_schema)
    # 将经纬度转换为网格区域（例如0.01度为一个网格）
    heatmap_df = location_df.withColumn("grid_lat", F.round(location_df["start_lat"] / 0.01) * 0.01) \
        .withColumn("grid_lng", F.round(location_df["start_lng"] / 0.01) * 0.01) \
        .groupBy("grid_lat", "grid_lng") \
        .agg(F.count("bike_id").alias("start_count")) \
        .orderBy(F.desc("start_count"))
    heatmap_df.show()
    return heatmap_df

# 功能3: 故障预测 - 基于单车使用频率和历史故障记录预测故障概率
def predict_bike_failure():
    # 模拟单车基础信息和使用数据
    bike_schema = StructType([
        StructField("bike_id", IntegerType(), True),
        StructField("total_ride_count", IntegerType(), True),
        StructField("total_ride_duration", DoubleType(), True),
        StructField("last_maintenance_date", DateType(), True),
        StructField("has_failure_history", IntegerType(), True)
    ])
    bike_df = spark.createDataFrame([
        (1, 150, 4500.5, datetime(2023, 9, 1).date(), 0),
        (2, 300, 8900.0, datetime(2023, 8, 15).date(), 1),
        (3, 80, 2200.0, datetime(2023, 9, 20).date(), 0),
        (4, 500, 15000.5, datetime(2023, 7, 1).date(), 1),
        (5, 200, 6000.0, datetime(2023, 9, 10).date(), 0)
    ], schema=bike_schema)
    # 计算距离上次维护的天数
    days_since_maintenance = F.datediff(F.current_date(), bike_df["last_maintenance_date"])
    # 简单的线性加权模型用于演示（非真实机器学习模型）
    failure_risk_df = bike_df.withColumn("days_since_maintenance", days_since_maintenance) \
        .withColumn("usage_intensity", bike_df["total_ride_duration"] / bike_df["total_ride_count"]) \
        .withColumn("risk_score", 
                    (bike_df["total_ride_count"] * 0.3) + 
                    (bike_df["total_ride_duration"] * 0.5) + 
                    (days_since_maintenance * 0.2) + 
                    (bike_df["has_failure_history"] * 100)) \
        .select("bike_id", "total_ride_count", "total_ride_duration", "days_since_maintenance", "risk_score") \
        .orderBy(F.desc("risk_score"))
    failure_risk_df.show()
    return failure_risk_df

# 执行三个核心功能
ride_analysis_result = analyze_ride_records()
heatmap_result = generate_bike_heatmap()
failure_prediction_result = predict_bike_failure()

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